教育 カリキュラム

コンピュータ科目

データを扱う上で欠かせないコンピュータ知識と技術を基礎からしっかり身につけます。コンピュータの基本原理からプログラミング（Python、R言語、C言語）、インターネットを含むネットワークの基本的な仕組み、さらにそれらの応用例について学修します。

数理統計科目

不確実性のあるデータから現象の特徴を捉え、予測や因果等の推測を行うためには、統計の知識が不可欠となります。様々な種類のデータに対する統計モデルを学修するとともに、多変量解析などの統計的手法も身につけます。

健康医療スポーツ科目

健康な体の仕組みと構造を知ること、スポーツでは筋肉や骨格の形と動きの基本的知識を知ること。このような知識があって初めて、医療やスポーツの専門職者とともにデータ分析を行い、適切な課題解決や提言が可能となります。本学の強みを活かし、医療や健康、スポーツに関する知識やノウハウを学修します。

コンピュータ科目

計算科学は、最先端のコンピュータシステムによるシミュレーションを用いて科学の研究を行う分野であり、様々な分野で欠くことができない研究手段です。スーパーコンピュータを用いた解析方法など、高度かつ専門的な内容を学修します。

応用統計科目

統計学の本質は応用にあります。医療やスポーツ等の様々な応用分野における統計方法論の実践適用法を学修するとともに、データマイニングの手法、機械学習についての様々な基礎理論から機械学習を応用した画像認識等の人工知能技術について学修します。

サイバーセキュリティ科目

企業等において情報システムを構築・運用する上でセキュリティ対策は欠かせないものとなっています。複雑化・巧妙化したセキュリティ攻撃を理解し、情報セキュリティインシデントの様々な対応技術を知り、リスクに応じた適切な対策を選択できる力を演習を通じて身につけます。

健康医療データサイエンス科目

健康医療データサイエンスのスキルを修得するとともに、リアルな医療データの活用など本学ならではの強みを活かし、実データ解析とシミュレーション実験等を通じて健康医療データ解析について幅広く理解します。

スポーツデータサイエンス科目

スポーツデータサイエンスは、勝敗分析や戦略支援に限らず、「人生100年時代」に向けて、健康分野にもその活用が期待されています。実践型プロジェクト等を通じて、スポーツマーケティングの手法からデータ解析について幅広く理解します。

総合研究

3年次から研究室配属とします。指導教員の指導のもと、個々の研究テーマに応じた研究を進めていき、得られた成果等をもとに卒業研究論文としてまとめます。自身の進むべき将来像を具体的にイメージすることも目標とします。

大学院（修士課程）進学

ビジネス、医療、スポーツなど各分野のAI及びデータサイエンス領域において、次代の道を切り拓く、トップ＆マネジメント層の発掘・育成を目的に、2021年に、本学医学部・大学院医学研究科医科学コースに「データサイエンス 学位プログラム」を開設しました。AI及びデータサイエンスのトップ人材による講義やAI先端企業との産学連携講座など本学の強みを活かした応用科目群を数多く展開しているのも特長の一つで、理工系学部出身者や社会人も数多く研究しています。